Oodle.ai：Agent 可观测性每百万条10美元
kirankgollu · hn · 2026-07-14
这是一个 Show HN：Oodle.ai，主打 LLM/Agent 可观测性，报价是每百万 agent traces 10 美元。 作者介绍了他们的做法： - 底层先做过日志/指标/trace 的列式存储引擎 - 现在把 agent traces 全量存到 S3，自研接近 Parquet 的格式，并用 AWS Lambda 查询 - 因为 agent 非确定性太强，他们强调不能采样，否则会丢掉关键 trace 在分析上，他们优先做确定性处理，再做 LLM eval： - 检测 tool failure、重试、循环、异常 token 使用、延迟回退、schema violation、情绪等生产信号 - 目标是做到 sub-second p99 查询延迟，同时保持健康毛利 - 他们说自己原来用 Langfuse，成本高出 6 倍 项目还很早期，作者欢迎提问和反馈。